taccap-g1-arrange-medicine-boxes-0805

该数据集为HuggingFace LeRobot格式机器人数据集。This dataset is a robot dataset in HuggingFace LeRobot format.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称： taccap-g1-arrange-medicine-boxes-0805

数据集地址： https://huggingface.co/datasets/TacVerse/taccap-g1-arrange-medicine-boxes-0805

许可证： Apache-2.0

任务类别： 机器人技术 (Robotics)

数据集标签： LeRobot

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数据集描述

该数据集由 LeRobot 框架创建，支持直接在 Hugging Face 平台上进行可视化（通过 LeRobot 可视化工具）。

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数据集结构

数据集遵循 LeRobot v3.0 规范，包含以下关键信息：

• 机器人类型： bi_taccap_gripper
• 总片段数 (Episodes)： 59
• 总帧数 (Frames)： 456,726
• 总任务数： 1
• 块大小 (Chunk Size)： 1000
• 数据文件大小： 100 MB（parquet 格式）
• 视频文件大小： 200 MB（MP4 格式）
• 帧率 (FPS)： 30
• 数据划分： 训练集（全部 59 个片段）

数据与视频路径

• 数据路径： data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径： videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

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数据特征 (Features)

动作 (Action) 与观测状态 (Observation State)

两者均包含 20 维浮点数，具体为：

• left_tcp.x, left_tcp.y, left_tcp.z, left_tcp.r1 至 left_tcp.r6（左臂 TCP 位姿）
• left_gripper.pos（左夹爪位置）
• right_tcp.x, right_tcp.y, right_tcp.z, right_tcp.r1 至 right_tcp.r6（右臂 TCP 位姿）
• right_gripper.pos（右夹爪位置）

视觉观测 (Camera Observations)

共包含 6 个视频流，全部为 H.264 编码，30 FPS，无音频：

观测名称	分辨率 (高 x 宽 x 通道)	类型
observation.images.left_tactile_left	400 x 700 x 3	触觉图像
observation.images.left_tactile_right	400 x 700 x 3	触觉图像
observation.images.left_wrist	480 x 640 x 3	腕部相机
observation.images.right_tactile_left	400 x 700 x 3	触觉图像
observation.images.right_tactile_right	400 x 700 x 3	触觉图像
observation.images.right_wrist	480 x 640 x 3	腕部相机

其他标量信息

• timestamp： float32，形状为 [1]
• frame_index： int64，形状为 [1]
• episode_index： int64，形状为 [1]
• index： int64，形状为 [1]
• task_index： int64，形状为 [1]

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引用信息

如使用该数据集，请引用以下文献：

bibtex @misc{xense-taccap-lerobot, author = {XenseRobotics Team}, title = {LeRobot-Xense: LeRobot with Xense Tactile Robotics Support}, howpublished = {url{https://github.com/Vertax42/xense-taccap-lerobot}}, year = {2026} }

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补充说明

• 该数据集适用于机器人操作任务，重点在于通过触觉传感（左右触觉图像）与视觉（腕部相机）相结合来执行整理药盒的任务。
• 动作空间为双臂控制（左右臂各 10 维，含位姿与夹爪），适合模仿学习或强化学习研究。
• 数据以 parquet 文件存储，视频以 MP4 形式存储，便于 LeRobot 生态系统的直接加载与训练。